基于神经网络滤波的低频振荡模式分析

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大电网互联引起的低频振荡问题越来越突出,已严重影响到电网的安全运行。由于实际系统模型参数的复杂,通过运行状态实测数据识别低频振荡模式,是分析低频振荡机制和抑制振荡的重要前提。其中,常用的Prony法存在噪声敏感的问题,因此,本文主要针对含噪低频信号的滤波预处理进行研究。阐述了Prony法的基本原理和数学推导模型,对采样频率、长度和有效阶数等参数的选择进行分析。分别在无噪声、随机白噪声、脉冲噪声和高频谐波噪声的背景下进行仿真算例分析,结果表明Prony法在进行低频振荡分析时对噪声较为敏感,识别含
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